l_1/l_2最適化手法を用いたネットワークトモグラフィ(NW解析(2)・計測・検出)
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概要
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ネットワークトモグラフィは,エンド-エンド間のパケットの授受で得られる情報からリンクロス率やリンク遅延等ネットワーク内部の状態を推定する手法である.本稿では,スパースべクトルの推定手法として知られる圧縮センシング(ComPressed Sensing)を用いたネットワークトモグラフィを提案する.提案方式は,ネットワーク中のリンク状態をスパースべクトルと近似し,圧縮センシングの性質を用いることにより,品質の劣悪なリンクのみを抽出してそれらの状態推定を可能とする技術である.提案方式では,圧縮センシングを実現するため,l_1ノルムとl_2ノルムにより目的関数を構成するl_1/l_2最適化手法を用いる.l_1/l_2最適化を用いた場合,目的関数内の 21 ノルムと 12 ノルムの割合を決めるパラメータを調節することにより,抽出されるリンク品質の闘値を変更することができる.リンク状態として,リンクロス率およびリンク遅延を想定し,シミュレーション実験により提案方式の性能評価を行う.
- 2011-02-24
著者
-
永原 正章
京都大学大学院 情報学研究科 複雑系科学専攻
-
永原 正章
京都大学大学院情報学研究科複雑系科学専攻
-
林 和則
京都大学大学院情報学研究科
-
松田 崇弘
大阪大学大学院工学研究科
-
林 和則
京都大学情報学研究科
-
林 和則
京都大学大学院エネルギー科学研究科
-
林 和則
京都大学大学院 情報学研究科
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